计算机化自适应测验中原始题项目参数的估计

摘要：

计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Testing,简称CAT)其安全性面临着新的挑战,小题库的安全更受威胁.如何建设一个大型、优质的题库成为CAT研究中一个非常重要的课题.目前CAT题库的建设存在一些问题,如成本高且保密性较差.尤其是等值技术较复杂且锚题重复使用容易造成泄露.如能在实施CAT过程中插入未经过参数估计的项目(原始题),同时对原始题项目参数进行估计,这对建设大型、优质的CAT题库来说其意义是不言而喻的.本文基于1PLM和2PLM对此进行研究,提出了原始题在线估计的新方法以及推导出了求区分度参数a迭代初值的计算公式.研究结果表明:无论是模拟研究还是实证研究,原始题被作答的次数对项目参数估计结果都会产生不同的影响,并且原始题作答人数越多项目参数估计精度也越高.

关键词：原始题、CAT、夹逼平均法、多重迭代极大似然估计法、蒙特卡洛模拟

所属期刊栏目：42

分类号：B841(心理学)

资助基金：国家自然科学基金30860084;60263005;教育部高校博士点基金8020070414001

在线出版日期：2010-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：813-820